| 한글제목(Korean Title) |
다중 객체 비디오에서의 어텐션 기반 단일 객체 추적 모델 연구 |
| 영문제목(English Title) |
Attention based Single Object Tracking Model In Multiple Object Video |
| 저자(Author) |
안성현
조영완
박상현
Sunghyun Ahn
Youngwan Jo
Sanghyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0628 ~ 0630 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
단일 객체 추적(Single Object Tracking)이란 비디오에서 선택된 객체를 추적하는 기술이다. 단일 객체 추적 연구는 Fully Convolutional Siamese Network (Siam FC)를 기반으로 하며, 모델은 크게 세 가지 네트워크로 구성된다. 먼저 특징 추출기는 추적 대상을 포함하는 템플릿 영상과 추적 대상을 찾을 검색 영상의 특징을 각각 추출한다. 이후 특징 융합 네트워크는 추출된 특징에 대한 유사도를 계산하고, 예측-헤드 네트워크는 가장 높은 유사도를 통해 검색 영상에서 추적 대상의 위치를 예측한다. 그러나 유사도를 이용한 객체 추적 방식은 여러 객체들이 동시에 움직이는 비디오에서 잘못된 객체를 추적할 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 우리는 정확한 추적 대상 탐지를 위해 특징 추출기와 예측-헤드 네트워크에서 어텐션 모듈을 적용하는 방식을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해 GOT-10k 데이터셋에 대해 기존의 모델과 비교 실험을 진행하였으며, 제안하는 방법론의 우수성을 검증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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